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  • 简介:这篇论文在一条单个小巷基于对领先的汽车的运动的车辆的非线性的反应为模仿的交通流动讨论动态行为和它的预言。交通混乱是一块有希望的地,并且混乱理论被使用了识别并且预言它的混乱运动。模仿的交通流动用一个汽车追随者模型(美国通用汽车公司模型)被产生,并且在二辆汽车之间的距离为它的动态性质被调查。积极Lyapunovexponent在GM模型证实混乱行为的存在。用RBFNN的一个新算法(光线的基础功能神经网络)被建议预言这交通混乱。混乱的度和可预言的度被第一个Lyapunov代表决定的实验hows。算法在这建议纸能被概括认出并且预言混乱ofshort时间交通流动系列。

  • 标签: 汽车模型 交通管理 交通预测 无序系统 神经网络